动量法用过去梯度的平均值来替换梯度,这大大加快了收敛速度 对于无噪声梯度下降和嘈杂的随机梯度下降,动量法都是可取的 动量法可以防止在随机梯度下降的优化过程中停滞的问题 由于对过去的数据进行了指数降权,有效梯度为$\frac{1}{1-\beta}$ 在凸二次问题中,可以对动量法进行明确而详细的分析 动量法的实现非常简...
而梯度下降法又细分一阶梯度下降法、二阶梯度下降法、共轭梯度法。 一阶梯度下降法:小批量梯度下降算法、带动量法的小批量梯度下降算法、自适应梯度法(Adagrad、RMSProp、Adam) 二阶梯度下降法:牛顿法、拟牛顿法 (2)启发式优化方法:启发式优化方法种类繁多,经典算法有模拟退火方法、遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法...
冲量法也是在实际应用中使用比较多的算法 冲量法使用平滑过的梯度对权重更新 在小批量随机梯度下降的时候,梯度还是会有比较大的抖动,特别是当整个目标函数比较复杂的时候 真实数据的损失函数是不平滑的,在一个不那么平滑的平面上做优化的时候,梯度的变化趋势就有点类似
动量法是一种优化算法，旨在解决在随机梯度下降过程中学习率选择的挑战。在执行优化时，仅在嘈杂的梯度可用时，动量法通过引入加权平均梯度的概念，帮助算法更快、更稳定地收敛。动量法的基础是泄露平均值，它结合了长期平均值和对梯度的轻微修正。这种方法通过计算过去梯度的加权平均，使算法能够实现对单批...
深度学习优化算法-动量法, 视频播放量 269、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 4, 视频作者 西谬后折, 作者简介 磨刀耽误砍柴功,相关视频:人工智能-非线性优化算法1-框架,深度学习优化算法-牛顿法,深度学习优化算法-AdaGrad,深度学习数值算法-一
算法是一种结合了动量法和RMSProp算法的优化算法,它综合了两者的优点,既考虑了梯度的一阶矩估计(均值),又考虑了梯度的二阶矩估计(方差)。Adam算法不仅可以自适应地调整学习率,还可以有效地处理稀疏梯度和非平稳目标。 在Adam算法中,每个参数都有自己的自适应学习率,根据梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数。
最优化算法动量法Momentum 动量法的结论: 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题(直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向)的。 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9,或者0.99,分别表示最大速度2倍,10倍,100倍于SGD的算法。 4.通过速度v,来积累了之间梯度指数级衰减的平均,并且继续沿该方向...
动量梯度下降法(Momentum Gradient Descent)是一种改进的梯度下降算法,旨在加速收敛并减少优化过程中的振荡。它通过引入动量的概念,使算法在更新参数时保持更平滑和更稳定的路径。 动量的概念 🏃♂️ 在物理学中,动量描述了物体的惯性,即质量和速度的乘积。在梯度下降中,动量用来描述参数更新的“惯性”。动量方...
梯度下降法优化算法动量法 梯度下降法是一种常用的优化算法,但其存在着一些问题,例如容易陷入局部最优解、收敛速度慢等。因此,为了解决这些问题,人们提出了动量法。 动量法的核心思想是在梯度下降法的基础上加入动量因子,即在每一步迭代中,不仅考虑当前梯度的方向,还考虑上一步迭代时的动量方向,从而使得迭代更加平稳...
在这三种方法之中,也许动量法用得更普遍,尽管从论文上看Adam更吸引人。经验表明这三种算法都能收敛到给定损失曲面的不同的最优局部极小值。然而,动量法看起来要比Adam更容易找到比较平坦的最小值,而自适应方法(自动调整学习率)倾向于迅速地收敛于较尖的最小值。比较平坦的最小值概括性更好。